Todo sobre Kinesis Data Analytics explicado en cinco minutos

AWS Kinesis Data Analytics le permite analizar y procesar flujos de datos en tiempo real. Con este servicio, puede crear paneles de análisis en tiempo real, analizar archivos de log en busca de problemas y detectar anomalías.

Esto le ayuda a obtener información de los datos, detectar problemas y responder a ellos con poca latencia. Este artículo ofrece una descripción general de todo lo que necesita saber para utilizar AWS Kinesis Data Analytics.

¿Qué es AWS Kinesis Data Analytics?

Análisis de datos de AWS Kinesis es un servicio de AWS totalmente administrado que forma parte de la familia de servicios AWS Kinesis. Le permite procesar transmisión de datos a medida que se reciben en tiempo real. Estos datos en flujo son generados continuamente por distintas fuentes, como Dispositivos IoTflujos de clics y registros de aplicaciones publicitarias. AWS Kinesis Data Analytics proporciona una instancia de Apache Flink administrada en la nube de AWS que utiliza instancias EC2 bajo el capó.

Otros servicios de esta familia son Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose y Kinesis Data Streams. El objetivo principal de esta familia de servicios es ofrecer soluciones para la recopilación y el procesamiento de datos en streaming.

¿Qué es el streaming de datos?

Los datos en flujo son datos que fluyen continuamente en un sistema y evolucionan continuamente a medida que se añade más información. Esto contrasta con los conjuntos de datos estáticos, que permanecen invariables a lo largo del tiempo.

AWS Kinesis le ayuda a trabajar con conjuntos de datos delimitados y no delimitados. Los conjuntos de datos delimitados tienen un inicio y un final definidos, mientras que los conjuntos de datos no delimitados tienen un inicio pero no un final definido.

Características de AWS Kinesis Data Analytics

Entre otras características clave, AWS Kinesis Data Analytics proporciona las siguientes funciones:

• Análisis en tiempo real de datos en flujo
• SQL-Editor basado en scripts para realizar análisis.
• Escalado automático para una mayor disponibilidad y fiabilidad
• Integración con otros servicios de AWS.

Importancia de Kinesis Data Analytics para una empresa

• Kinesis Data Analytics le permite tomar decisiones más rápidamente al proporcionarle la información que necesita. Obtener y resumir los datos en información significativa llevaría tiempo y ralentizaría la toma de decisiones sin análisis de datos.
• También permite detectar más rápidamente las anomalías para resolverlas antes. Por ejemplo, una empresa que procesa transacciones puede señalar actividades sospechosas que pueden indicar fraude. Esta anomalía puede resolverse rápidamente.
• Las operaciones empresariales pueden supervisarse y controlarse en tiempo real. Los datos pueden recopilarse de diversas fuentes, como eventos de sitios web, mediciones de IoT y datos de diferentes sensores.

La arquitectura de AWS Kinesis Data Analytics

Como cualquier sistema de procesamiento, AWS Kinesis Data Analytics consta de varios componentes que reciben datos, los procesan y emiten los datos modificados. La arquitectura de AWS Kinesis se compone de manera similar de fuentes de datos, aplicaciones de procesamiento, destinos de salida y flujos dentro de la aplicación para mover datos dentro del sistema.

Las fuentes de datos pueden ser cualquier fuente de datos de streaming. Puede incluir servicios de AWS como Firehose, buckets de S3 y flujos de datos de Kinesis. Las fuentes de datos también pueden estar fuera de AWS, como los datos de series temporales.

Las aplicaciones de procesamiento son las aplicaciones de AWS Kinesis que usted crea. Estas aplicaciones transformarán los datos recibidos en datos de salida más significativos y reveladores. Estas aplicaciones están escritas en SQL y aplican las consultas repetidamente en los datos obtenidos de las fuentes de datos.

Los destinos de salida de los datos procesados incluyen flujos de datos, Firehose, buckets de S3 y Amazon MSK. El destino también puede ser un panel de análisis.

Kinesis Data Analytics también utiliza flujos dentro de la aplicación para gestionar el flujo de datos entre las distintas etapas de procesamiento. Estos flujos actúan como canales para transferir datos entre consultas SQL u operaciones Flink dentro de la aplicación.

Componentes clave de AWS Kinesis Data Analytics

AWS Kinesis Data Analytics consta de tres componentes principales. En esta sección, analizaremos cuáles son esos componentes y su funcionalidad asociada.

Apache Flink

La plataforma de análisis de datos AWS Kinesis es una instancia administrada de Apache Flink. Está alojada en la infraestructura en la nube de Amazon, concretamente en instancias EC2 que se autoescalan en función del uso. Apache Flink es un marco para crear aplicaciones de streaming de alta disponibilidad y precisión.

Funciona bien tanto con datos no limitados como limitados. El marco se ejecuta como un sistema distribuido en el sistema de computación en clúster. Apache Flink paraleliza las aplicaciones y las distribuye para que se computen en el clúster.

Estudio de análisis de datos Kinesis

Kinesis Data Analytics Studio permite crear visualizaciones y ejecutar consultas mediante cuadernos. Estos cuadernos admiten SQL, Python y Scala en el mismo entorno de desarrollo.

Este soporte incluye resaltado de sintaxis y validación. La API se utiliza para crear consultas que se ejecutan en los datos de flujo de estos cuadernos.

Los cuadernos de Data Analytics Studio se alojan en instancias EC2 autoescalables. Esto significa que nunca tendrá que preocuparse por la infraestructura subyacente, ya que se trata de una solución sin servidor.

Aplicación SQL de análisis de datos Kinesis

Las aplicaciones SQL de análisis de datos se integran con flujos de datos y firehose para permitirle ingerir datos, procesarlos con SQL y emitir resultados de vuelta a los servicios de AWS.

Este componente proporciona un editor basado en consola para construir y escribir consultas SQL. Además de escribir sus consultas, puede utilizar plantillas preconstruidas para operaciones comunes, de modo que no tenga que reinventarlo todo y realice el trabajo más rápidamente.

Por qué utilizar Kinesis Data Analytics

#1. Escalabilidad

Este servicio es una instancia gestionada de Apache Flink. Apache Flink utiliza la informática de clústeres paralelos para distribuir el trabajo a realizar. AWS escala automáticamente el tamaño del clúster informático subyacente en función de las necesidades. Esto hace que Kinesis Data Analytics se pueda escalar automáticamente para manejar flujos de datos muy grandes.

#2. Rendimiento

Apache Flink tiene un gran rendimiento cuando se trabaja con grandes cantidades de datos debido a la red de computación paralela escalable masivamente en la que se ejecuta. Casi todas las operaciones se realizan en memoria o en eficientes estructuras de datos en disco. Esto proporciona latencias inferiores al segundo cuando se realizan operaciones.

#3. Optimización

La plataforma también es personalizable para maximizar el rendimiento. Por ejemplo, puede cambiar la hora de las ventanas, el tamaño de las ventanas y las ventanas giratorias o deslizantes para optimizar el rendimiento. También puedes filtrar los datos para centrarte en los atributos que te interesan. Cuando escribas tu SQL, también puedes mejorar su rendimiento optimizando la consulta.

#4. Seguridad

AWS Kinesis Data Analytics ofrece la seguridad de AWS Cloud. Esto incluye la capacidad de cifrar datos en tránsito, administrar el acceso a datos y análisis, y las actualizaciones y parches periódicos que espera de los servicios administrados en la nube.

#5. Conformidad

El servicio también le ayuda a cumplir la normativa sobre datos y privacidad. Facilita la definición de sus políticas de retención y eliminación de datos. Además, también puede hacer uso de los servicios de AWS que le ayudan a identificar amenazas e incidentes en tiempo real. Esto garantiza que los datos se gestionan de forma correcta y adecuada.

Casos de uso y aplicaciones de Kinesis Data Analytics

En términos generales, AWS Kinesis Data Analytics le permite escribir código para leer, procesar y almacenar datos de forma continua que se reciben de flujos de datos en tiempo real. Esto es increíblemente útil, ya que le permite crear muchas cosas, como:

• Construir cuadros de mando de Analytics para procesar los datos a medida que se reciben rápidamente. Estos datos podrían ser eventos en su sitio web/plataforma que desearía procesar para comprender mejor cómo interactúan los usuarios con ella.
• Procesamiento de datos para hacerlos más significativos antes de transmitirlos a otros servicios de AWS como Amazon S3 Buckets, Amazon Kinesis Data Streams o Amazon MSK.
• Procesar los datos procedentes de los dispositivos IoT y almacenarlos en tiempo real.

Casos prácticos y casos de éxito

Arity

Arity es una empresa tecnológica dedicada al transporte. Su objetivo es hacer que el transporte sea más seguro, rápido e inteligente. Para ello, es necesario extraer información de cantidades masivas de datos de conducción que se transmiten. Con AWS Kinesis Data Analytics, pueden hacerlo. Además, redujeron el tiempo necesario para resolver los desafíos de trimestres a semanas.

Nextdoor

Nextdoor es una aplicación para redes sociales localizadas. La aplicación proporciona noticias locales, consejos e información sobre negocios locales. AWS Kinesis Data Analytics ha demostrado ser muy valioso para ellos a la hora de extraer información como la eficacia de los clientes en sus diferentes canales de interacción.

Autodesk

Autodesk es un creador de software utilizado en diseño e ingeniería. Esto incluye productos populares como AutoCAD y Revit utilizados en dibujo técnico. Utilizan AWS Kinesis Data Analytics para analizar sus logs con el fin de comprender mejor cómo utilizan los clientes sus productos y mejorar el software que fabrican.

Recursos de aprendizaje

#1. Recursos de análisis de datos de AWS Kinesis

Recursos de análisis de datos de AWS Kinesis de AWS es un conjunto de excelentes recursos para comenzar a aprender AWS Kinesis. También puede confiar en ellos para obtener las guías más actualizadas y completas. También disponen de documentación exhaustiva que cubre los diferentes aspectos de la plataforma.

#2. Tutorial de AWS Kinesis para principiantes - YouTube

También hay tutoriales en YouTube, como éste.

Palabras finales

Este artículo era una introducción a AWS Kinesis Data Analytics. El propósito era presentarle el servicio, por qué podría querer utilizarlo y dónde sería más útil.

A continuación, le recomendamos que lea nuestro artículo sobre Apache Cassandra.